Conversion Factor Calculation of Annual Maximum Precipitation in Korea Between Fixed and Sliding Durations

水 工 學 大 韓 土 木 學 會 論 文 集

第28卷 第5B 號·2008年 9月 pp. 515 ~ 524

고정시간과 임의시간에 따른 우리나라 연최대강우량의 환산계수 산정

Conversion Factor Calculation of Annual Maximum Precipitation in Korea Between Fixed and Sliding Durations

오태석*·문영일**

Oh, Tae Suk

Moon, Young-Il

···

Abstract

An estimation of reliable probability precipitation is one of the most important processes for reasonable hydrologic structure design. A probability precipitation has been calculated by frequency analysis using annual maximum rainfall series on the each duration among the observed rainfall data. Annual maximum rainfall series have abstracted on hourly rainfall data or daily rainfall data. So, there is necessary to proper conversion factor between the fixed and sliding durations. Therefore, in this study, conversion factors on the each duration between fixed and sliding durations have calculated using minutely data compared to hourly and daily data of 37 stations observed by Meteorological Administration in Korea. Also, regression equations were computed by regression analysis of conversion factors on the each duration. Consequently, conversion factors were used basis data for calculations of stable probability precipitation.

Keywords : fixed durations, sliding durations, annual maximum precipitation, conversion factor

···

요 지

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서는 안정적인 확률강우량을 산정하는 것은 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우 량은 강우관측소에서 관측된 강우자료로부터 각 지속기간에 해당하는 연최대치 강우계열을 구성한 자료의 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 연최대치 강우 계열은 대부분 시간강우량 또는 일강우량 자료를 통해 추출하므로, 적절한 고정시간-임의시간 환산계수를 연최대치 강우 계열에 반영할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 관측한 37개 지점의 분단위 강 우자료와 시간 및 일 단위 강우자료를 활용하여 지속기간별로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 또한, 추정된 환산 계수를 회귀분석하여 지속기간에 따른 고정시간-임의시간 환산계수의 회귀식을 유도하였다. 추정된 환산계수를 연최대치 강 우 자료에 반영함으로써 보다 안정적인 확률강우량을 산정하는 기초자료로 활용할 수 있다.

핵심용어

:

···

1.

안정적인 수공구조물의 설계를 위해서는 합리적인 방안으 로 설계홍수량을 결정하여야 한다. 이러한 설계홍수량은 수 공구조물의 목적에 맞는 지점에서 관측한 홍수량 자료를 빈 도해석하여 결정하는 것이 가장 바람직한 것으로 알려져 있 으나, 우리나라는 관측자료 부족 등의 이유로 인해 관측된 홍수량 자료를 활용한 빈도해석의 적용에 많은 어려움이 따 르고 있다. 그러므로 홍수량 자료에 비해 상대적으로 많은 자료가 관측되어 있는 강우량 자료를 활용하여 확률강우량 을 산정하고, 강우-유출모형에 적용하여 설계홍수량을 추정 하고 있다. 따라서 강우자료는 합리적인 수공구조물의 설계 기준을 결정하는데 있어 매우 중요한 요소 중의 하나이다.

강우자료는 측정하는 단위시간에 따라 1일 단위로 측정하 는 일강우량과 1시간 간격으로 측정하는 시간강우량, 1분 내 지는 10분 단위로 측정하는 분강우량 등이 존재하고 있다.

과거에는 일강우량과 시간강우량의 측정이 대부분이었으나, 최근에 들어 관측계기의 발달에 따라 분강우량의 관측 또한 많은 지점에서 이루어지고 있는 실정이지만 적절한 수문분 석에 적용하기에는 분강우량의 관측연수는 현재까지 다소 부 족한 것으로 알려져 있다.

따라서 수공구조물의 설계를 위한 확률강우량의 산정은 시 간강우량 또는 일강우량 자료를 분석한 연최대치 자료를 빈 도해석하여 산정하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 일강 우량과 시간강우량 자료는 추출된 연최대치 자료는 관측시 간 간격이 고정되어 있으므로 1440분 또는 60분 강우량에

*서울시립대학교 공과대학 토목공학과 박사과정 (E-mail : [email protected])

**정회원·교신저자·서울시립대학교공과대학토목공학과교수 (E-mail : [email protected])

비하여 호우사상의 중심이 관측시간에 따라 나뉘게 되는 원 인 등에 의하여 강우량의 크기가 다소 작게 측정되므로 이 를 통해 산정된 확률강우량은 편차가 발생 할 수 있다. 기 상청에서 발표하는 강우자료를 예로 들면, 기상청에서 제공 하는 강우자료는 00시 00분부터 01시 00분까지 누적된 강 우량을 01시 강우량으로 제공하고 있다. 이는 한 호우 사상 에서 총강우량은 동일할 수도 있으나, 강우분포별 시점과 종 점에 따른 누가강우량은 관측간격에 따라 다르게 산정됨을 의미한다. 그러나 일반적인 수공구조물 설계시의 이러한 호 우의 특성을 반영하기 위하여 분단위로 관측된 강우량 자료 를 활용하여 지속시간별 연최대 강우량을 추출하기에는 체 계적으로 관리된 분단위 관측자료의 부족 등에 기인하여 시 간 또는 일단위로 관측된 강우량 자료를 활용하여 확률강우 량을 산정하는 것이 일반적인 추세이며 한국수자원학회

(2005)

그러므로 시간 또는 일단위로 관측된 연최대 강우량에 고 정시간-임의시간 환산계수를 이용하여 관측시간의 간격에 따 르는 오차를 줄이는데 노력하고 있다. 따라서 이러한 오차를 줄이기 위하여 건설교통부(2000), 김규호 등(1988), 조한성 등(2006), Frederick 등(1977), Hershfield(1961), Huff and

Angel(1992), Institute of Hydrology(1999), Weiss(1964),

Young and McEnroe(2003)

수를 제시한 바 있다.

고정시간-임의시간 환산계수는 한국수자원학회(2002)의 [하 천설계기준]에서도 이를 이용할 것을 명시하고 있다. 김규호 등(1988)에서 제시하고 있는 환산계수는 우리나라의 23개 측후소에서 관측된 강우량 자료를 Gumbel 분포형을 통해 빈도해석하여 산정한 2년빈도의 확률강우량을 비교함으로써 환산계수를 산정하였다. 따라서 최근의 강우분석은 부족한 강 우관측연수를 보완하기 위하여 지역빈도해석을 이용하거나, 빈도해석시 최적분포형이 Gumbel 분포형이 아닌 경우에는 산정한 환산계수가 어느 정도의 편차를 내포할 수 있는 가 능성이 있는 것으로 판단된다. 또한, 선행연구에서는 대부분 분-일단위 강우량의 환산계수를 1440분-1일의 환산계수만을 제시하고 있다. 따라서 2880분-2일 이상의 환산계수가 필요 한 경우에는 이를 고정시간-임의시간 환산계수를 활용하는데 어려움이 따른다. 그러므로 본 연구에서는 최적분포형이 다 르거나 지역빈도해석 등에도 활용할 수 있는 환산계수를 추 정하기 위해서 연최대치 시간강우량 및 일강우량을 추출하 여 분단위로 관측된 강우량 자료와 비교하여 연최대치 강우 량 자료간의 직접적인 관계인 고정시간-임의시간 환산계수를 산정하였다. 즉, 본 연구에서 산정한 환산계수를 최근의 강 우분석에 주로 활용되는 연최대치 자료에 주안점을 두고 환 산계수를 산정하여 수공구조물 설계시에 이용되는 강우분석

의 기초자료로 활용할 수 있도록 하였다. 따라서 우리나라의 기상청에서 제공하는 37개 지점의 1분단위의 강우량 자료와

1

-

2.

우리나라에서 강우량 측정을 위한 우량관측소는 676개소 로 기상청, 건설교통부, 한국수자원공사 및 한국농촌공사 등 에서 운영하고 있으며, 지자체에서도 우량관측소를 운영하고 있으나 현재까지는 공식적인 자료로는 인정받지 못한 실정 이다(윤용남, 2007). 기상청에서는 현재에 전국에 걸쳐 76개 의 강우관측소를 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상 청에서 관할하는 76개 강우관측소에서 관측개시일부터 1999 년까지의 분단위 강우 자료를 확보하였다. 이 자료는 서애숙

(2001)

분 강우강도자료로써 자기지 기록지에 아날로그 방식으로 기 록되어 있는 것을 디지털화하여 제공하고 있는 자료이다.

2000

따라서 분석대상지점의 선정을 위해 기상청에서 관측하는

76

또한, 그림 1은 수문학적 의미의 고정시간과 임의시간에 따른 연최대치 강우량의 관계를 도시한 것이다.

분단위로 관측된 강우량을 시간 및 일강우량으로 누적하여 환산한 결과는 기상청에서 제공하는 시간 및 일강우량과 그 크기에서 약간의 차이를 갖는 것으로 나타났다. 따라서 이러 한 정량적인 차이를 보이므로 이 차이를 보정한 후에 분석 을 수행할 필요성이 있는 것으로 나타났다. 서애숙(2001)에 따르면 이와 같은 강우량의 차이를 보정하기 위해서 시간강 우량을 분단위 관측의 경향에 따라 1분별로 분배하는 방법 으로 경향을 유지하면서 총량을 맞추는 방법을 추천하고 있 으며, 이와 같은 보정 방법은 몇몇 관측 한계점 부근에서 극값이 둔화되고 주위의 값들이 약간 늘어나는 경우가 있지 만 대부분의 경우에 정확한 강우량을 보정할 수 있는 것으 로 알려져 있다. 따라서 시간강우량 자료를 활용하여 분강우

그림

1.

량을 보정한 후에 다음 그림 1와 같이 고정시간과 임의시간 에 대한 연최대강우량 자료를 추출하였다.

그림 2는 인천 지점에서 추출한 고정시간과 임의시간에 따 른 연최대 강우량을 연도별로 도시한 결과이다. 추출된 강우 량은 분단위 연최대 강우량은 60, 180, 360, 540, 720,

900, 1080, 1440, 2160, 2880, 4320

1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 24, 36, 48, 72

1, 2, 3

속기간 60, 1440, 2160, 2880분에 해당되는 시간에 대해

아래와 같이 나타내었다.

그림 2에서 나타낸 것과 같이 분단위와 시간단위 및 일단 위 강우자료로 각각 연최대치 지속기간별 강우량을 추출하 여 임의시간 환산계수를 산정하였다.

3.

고정시간-임의시간 환산계수의 산정은 다음과 같은 세 가 지 방법에 의해 추정하였다. 첫 번째는 각각 37개 대상 지 점의 지속시간별로 환산계수를 산정하였다. 두 번째는 37개 지점의 지속기간별로 고정시간과 임의시간의 연최대치 강우 량을 평균하여 환산계수를 추정하였다. 세 번째는 37개 대상 지점의 동일한 지속기간의 고정시간과 임의시간 연최대치 강 우 자료를 모두 반영하여 환산계수를 추정하였다.

3.1

고정시간-임의시간 환산계수의 산정을 위해서 37개 대상 지점에서 각각의 지속시간별로 1차 회귀식을 이용하여 환산 계수를 산정하였다. 아래의 그림 3은 인천 지점에서 지속시 간 60, 1440분과 1, 24시간 사이의 환산계수를 산정한 결 과를 도시한 것이다. 또한 그림 4는 지속시간 1440, 2880 분과 1, 2일 사이의 환산계수를 산정한 결과이다.

위의 그림 3 및 그림 4에서 나타낸 것과 같은 방법으로 우리나라의 37개 지점의 지속시간별로 고정시간-임의시간 환 산계수를 산정하였다. 아래 그림은 산정된 환산계수와 1차 회귀식의 결정계수를 나타낸 결과로써 분-시간단위와 분-일 단위별로 지속기간에 따라 나타낸 것이다.

그림 5는 지속기간별 분단위 및 시간단위 연최대강우량을 활용하여 산정한 환산계수를 Box-Whisker plot으로 나타냈 다. 지속기간이 커질수록 환산계수는 작아지는 것으로 나타 났으며, 환산계수의 산정을 위한 1차 회귀식의 결정계수도 그림 6과 같이 모두 0.97이상의 값을 갖는 것으로 나타났다.

이러한 결과는 그림 7 및 그림 8에서 도시한 분단위와 일 단위 강우자료를 활용하여 산정한 환산계수도 비슷한 결과 를 갖는 것으로 나타났다. 그림 6과 그림 8에서 도시한 결 정계수는 지속기간이 길어질수록 1.0에 가까워지는 결과를 보여주었다. 이는 강우의 지속기간이 길어질수록 호우의 중 심 사상이 관측 단위 기간 내에 포함될 가능성이 커지기 때 문인 것으로 판단된다.

산정된 고정시간-임의시간 환산계수는 지속시간 60분-1시 간 관계에서 지점별로 편차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 산정된 각 대상 지점의 지속기간별 고정시간-임의시간 환산 계수가 지역별로 차이가 있는지에 대한 검토를 위해 군집분 석을 수행하였다. 군집분석(clustering analysis)은 모집단에 소속된 많은 개체들의 특성인자를 통한 분류를 수행하기 위 해서 사용되는 다변량분석 기법이다. 군집 분석을 통해 개체 를 분류하기 위해서는 Euclidean 거리를 계산하고 거리가 가까운(유사성이 높은) 개체끼리 묶어야 한다. Euclidean 거 리는 두 개체 사이의 유사 정도를 거리로 표현할 수 있으며 거리가 멀면 유사성(similarity)이 떨어진다. 권세혁(2004)에 따르면, 군집과 군집의 유사성을 측정하는 방법으로 Nearest

neighbor, Furthest neighbor, Centroid neighbor, Average

1.

Station

Number Observatory Lat.

(N)

Long.

(E)

Starting observed

year

Length

of data

1 Sokcho 38

15' 128

34' 1968 32

2 Chuncheon 37

54' 127

44' 1966 34

3 Gangneung 37

45' 128

54' 1961 39

4 Seoul 37

34' 126

58' 1961 39

5 Incheon 37

28' 126

38' 1961 39

6 Wonju 37

20' 127

57' 1973 27

7 Chungju 36

58' 127

57' 1973 27

8 Seosan 36

46' 126

30' 1968 32

9 Cheongju 36

38' 127

27' 1967 33

10 Daejeon 36

22' 127

22' 1969 31

11 Chupungnyeong 36

13' 128

00' 1961 39

12 Pohang 36

02' 129

23' 1961 39

13 Gunsan 36

00' 126

45' 1968 32

14 Daegu 35

53' 128

37' 1961 39

15 Gwangju 35

10' 126

54' 1961 39

16 Busan 35

06' 129

02' 1961 39

17 Tongyeong 34

51' 128

26' 1968 32

18 Mokpo 34

49' 126

23' 1961 39

19 Yeosu 34

44' 127

45' 1961 39

20 Wando 34

24' 126

42' 1973 27

21 Jinju 35

12' 128

07' 1969 31

22 Ganghwa 37

42' 126

27' 1973 27

23 Yangpyeong 37

29' 127

30' 1973 27

24 Icheon 37

16' 127

29' 1973 27

25 Inje 38

03' 128

10' 1973 27

26 Hongcheon 37

41' 127

53' 1973 27

27 Jecheon 37

09' 128

12' 1973 27

28 Boeun 36

29' 127

44' 1973 27

29 Boryeong 36

19' 126

34' 1973 27

30 Buyeo 36

16' 126

55' 1973 27

31 Buan 35

44' 126

43' 1973 27

32 Imsil 35

37' 127

17' 1973 27

33 Jeongeup 35

34' 126

52' 1973 27

34 Suncheon 35

04' 127

14' 1973 27

35 Miryang 35

29' 128

45' 1973 27

36 Sancheong 35

25' 127

53' 1973 27

37 Namhae 34

49' 127

56' 1973 27

neighbor, Ward's minimum variance

따라서 37개 대상 지점의 분단위-시간단위 연최대치 강우 량 자료의 환산계수와 분단위-일단위 연최대치 강우량 자료 의 환산계수를 이용하여 각각 군집분석을 수행하였다. 적용 한 군집분석 방법은 Average neighbor와 Ward's minimum

variance

정한 환산계수를 이용하여 군집분석을 이용한 결과에서 지 역별로 군집이 형성되지 않는 것으로 나타났다. 이는

Sarle(1983)

Ward's minimum variance

강우량과 분단위-일단위 연최대치 강우량의 환산계수에 대하 여 군집분석을 통해 산정된 CCC 계수를 도시한 것이다. 산 그림

2.

그림

3.

정된 CCC 계수에 의하여 고정시간-임의시간 환산계수는 지 역적으로 군집을 형성하지 못하는 것으로 나타났다.

3.2

4.

그림

5.

-

그림

6.

-

그림

7.

-

그림

8.

-

별로 관측된 지속기간에서 고정시간과 임의시간에 의한 연 최대치 강우량 자료를 이용하여 환산계수를 산정하였다. 아 래의 그림은 지속시간 60분과 1시간 및 1440분과 1일의 환 산계수를 산정한 결과이며, 표는 각 지속기간별로 산정한 환 산계수와 결정계수를 정리한 결과이다. 환산계수는 소수점 네자리에서 반올림하여 소수점 세자리까지 제시하였으며, 지 속시간이 증가할수록 환산계수의 크기는 작아지는 것으로 나 타났으나 몇몇 지속시간에서는 정리한 소수점 이하에서 차 이가 발생하는 것으로 나타났다.

3.3

그림

9.

-

CCC

그림

10.

-

CCC

그림

11. 60

-1

그림

12. 1440

-1

표

2.

-

지속기간 환산계수 결정계수 지속기간 환산계수 결정계수

60

1.135 0.999 1440

1.004 1.000

180

1.036 1.000 2160

1.002 1.000

360

1.017 1.000 2880

1.001 1.000

540

1.009 1.000 4320

1.001 1.000

720

1.006 1.000 1440

1.169 0.999

900

1.006 1.000 2880

1.049 1.000

1080

1.004 1.000 4320

1.028 1.000

4.

세가지 방법으로 산정한 고정시간-임의시간 환산계수를 다 음과 같이 도시하였다. 첫 번째 방법은 각 강우 관측소의 지속기간별로 산정한 환산계수(case 1)이며, 두 번째 방법은 연최대 자료의 평균을 이용한 경우(case 2)이고, 세 번째 방 법은 모든 지점의 연최대치를 이용한 경우(case 3)이다.

각 대상 지점별로 지속시간이 짧을수록 고정시간-임의시간

환산계수의 차이가 큰 것으로 나타났다. 그러나 각 대상지점 의 환산계수를 이용하여 군집분석을 수행한 결과에서는 대 상 지점에 따라서 군집을 형성할 만큼의 차이는 없는 것으 로 나타났다. 따라서 산정된 환산계수를 이용하여 첫 번째

Case

다음 그림 17 및 그림 18은 Case 1에 의해 추정된 고정 그림

13. 60

-1

그림

14. 1440

-1

표

3.

-

지속기간 환산계수 결정계수 지속기간 환산계수 결정계수

60

1.122 0.985 1440

1.003 1.000 180

1.034 0.998 2160

1.002 1.000 360

1.016 1.000 2880

1.001 1.000 540

1.009 1.000 4320

1.001 1.000 720

1.006 1.000 1440

1.156 0.977 900

1.005 1.000 2880

1.044 0.995 1080

1.004 1.000 4320

1.025 0.998

그림

15.

-

그림

16.

-

시간-임의시간의 환산계수를 이용하여 추정된 회귀식을 도시 한 결과이다. 그림 17은 분-시간단위 강우량을 통해 추정된 결과이며 그림 18은 분-일단위 강우량을 통해 산정한 결과 를 나타낸 것이다.

표 4는 각각의 Case별로 추정된 회귀식을 나타낸 것이며, 표 5는 회귀식을 통해 추정된 고정시간-임의시간 환산계수와 원자료의 분석을 통해 산정한 환산계수를 비교한 결과이며 김

표

4.

-

Case 1

y = 0.1241 × x

+ 1.0000

y = 0.1522 × x

+ 1.0058 Case 2

y = 0.1349 × x

+ 1.0001

y = 0.1567 × x

+ 1.0123 Case 3

y = 0.1222 × x

+ 0.9998

y = 0.1447 × x

+ 1.0113

그림

17.

-

그림

18.

-

표

5.

-

(1988)

Case 1 Case 2 Case 3

원자료 회귀식 원자료 회귀식 원자료 회귀식

60

1.129 1.124 1.124 1.135 1.135 1.122 1.122 180

1.033 1.034 1.035 1.036 1.036 1.034 1.034 360

1.013 1.017 1.016 1.017 1.016 1.016 1.015 540

- 1.010 1.010 1.009 1.010 1.009 1.009 720

- 1.006 1.007 1.006 1.007 1.006 1.007 900

- 1.006 1.005 1.006 1.005 1.005 1.005 1080

- 1.004 1.004 1.004 1.004 1.004 1.004 1440

1.005 1.004 1.003 1.004 1.003 1.003 1.003 2160

- 1.002 1.002 1.002 1.002 1.002 1.002 2880

- 1.001 1.001 1.001 1.001 1.001 1.001 4320

- 1.001 1.001 1.001 1.001 1.001 1.001

1440

1.161 1.158 1.158 1.169 1.169 1.156 1.156

2880

- 1.046 1.046 1.049 1.049 1.044 1.044

4320

- 1.024 1.024 1.028 1.028 1.025 1.025

그림

19.

-

규호 등(1988)에서 제시된 지속시간별 환산계수도 함께 비교 하였다. 원자료의 환산계수 중에서 Case 1의 경우는 각각의 대상 지점별 분석 결과를 평균하여 나타낸 결과이다.

각 Case별로 산정된 환산계수 중에서 두 번째 방법으로 산 정한 환산계수가 짧은 지속기간에서 약간 크게 나타났으며, 첫 번째와 세 번째 방법으로 산정한 환산계수는 비슷한 값을 갖는 것으로 나타났다. 이는 대푯값을 비교한 그림 19와 그 림 20에서 알 수 있다. 따라서 약간 크게 추정된 두 번째 방법을 제외하고, 각 지점별로 분석하여 대푯값을 추출한 첫 번째 방법을 통해 산정한 환산계수를 이용하는 것이 보다 합 리적인 고정시간-임의시간 환산계수의 추정방법으로 판단된다.

이는 환산계수의 산정을 위해 분석한 자료가 군집 분석에서 특별한 지역적 군집을 형성하지 못하였지만, 대상 지점별로 발생하는 강우의 특성이 상이할 것이기 때문이다.

5.

본 연구에서는 우리나라의 37개 기상청 관할 강우관측소 에서 관측된 분강우량과 시간 및 일강우량 자료를 활용하여 우리나라의 연최대치 강우량 자료를 대상으로 고정시간-임의 시간 환산계수를 추정하였다. 분석대상자료는 대상지점별로 지속기간 60, 180, 360, 540, 720, 900, 1080, 1440, 2160,

2880, 4320

여 시간강우량인 지속시간 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 24,

36, 48, 72

간의 연최대치 강우량을 추출해 비교·분석하였다.

고정시간-임의시간 환산계수의 산정은 추출된 대상 자료를 각 지점별 지속시간별로 환산계수를 산정하는 방법(Case 1) 과 각 대상 지점의 임의시간과 고정시간에 따른 연최대 강 우량을 평균하여 환산계수를 산정하는 방법(Case 2) 및 모 든 대상 지점에서 관측된 동일한 지속시간의 고정시간과 임 의시간에 따른 연최대 강우량을 모두 활용하여 환산계수를 산정(Case 3)하였다.

첫 번째 방법(Case 1)으로 산정된 환산계수는 짧은 지속 기간에서 대상지점에 따른 편차가 긴 지속시간에 비해 큰

것으로 나타났다. 그러나 군집분석을 통해 지역적으로 환산 계수의 차이를 분석한 결과에서는 지역적인 군집은 형성되 지 않는 것으로 나타났다. 각각의 방법으로 산정된 환산계수 는 지속시간이 길어질수록 거의 같은 값을 갖는 것으로 나 타났으나, 지속기간 60분과 120분에서는 Case 2에 의해 계 산된 환산계수가 약간 더 큰 값을 갖는 것으로 나타났다.

Case 1

값을 산정하고 있으나 기존의 환산계수 산정 방법과 비교하 였을 때에 각 지점별로 분석한 Case 1의 방법으로 산정한 환산계수가 보다 합리적인 방안으로 판단된다. 이는 각 강우 관측소별로 발생하는 강우의 특성이 대상 지점의 위치와 고 도 등에 따라 약간씩 상이한 특성을 갖고 있기 때문이다.

마지막으로 각각의 방법으로 산정된 환산계수를 이용하여 회귀분석을 통해 환산계수의 회귀식을 추정하였다. 추정된 회귀식으로 산정된 값은 각 지속기간의 환산계수를 잘 반영 하고 있는 것으로 나타났으며, 본 연구에서 분석하지 않은 지속기간에 활용할 수 있다.

또한, 분단위 강우량과 일단위 강우량 자료를 활용하여

1440

따라서 본 연구에서 산정한 고정시간-임의시간 환산계수를 활용함으로써 보다 정확한 연최대치 강우 자료를 이용한 확 률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단되며, 앞으로는 분단 위 자료를 직접 활용한 연최대치 강우 자료를 이용하여 수 문분석을 수행하여야 할 것이다.

감사의글

본 연구는 기상청에서 제공하는 107개 지점 분단위 강우자 료(1931-1999)를 이용하여 산정하였으며, 이에 감사드립니다.

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